《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲
《数字图像处理》教学大纲

《数字图像处理》教学大纲

课程名称及代码:数字图像处理/10011301

课程学分与学时:4分/64学时(课堂讲授32,实验实践32,自主学习0)

先修课程:高等数学、程序设计

适用专业:计算机科学与技术专业

一、课程性质、目的与任务

1、课程性质

数字图像处理是计算机科学与技术专业学生选修的一门前沿性、专业拓展课。

2、课程目的

本课程侧重于数字图像的基本处理方法和理论。通过本课程的学习,使学生了解数字图像的获取、显示、存储等基本技术,深刻理解图像的运算、增强、去噪、边缘检测等基本原理和技术,通过MATLAB图像处理工具箱,编程解决实际中的图像处理的相关问题。要求学生通过该课程的学习,学生应该具备基础的图像处理能力,为今后从事计算机视觉、模式识别等图像信息处理和研究工作奠定坚实的理论基础,并为深入研究图像处理做好必要的理论准备。

3、课程任务

本课程的主要任务是培养学生

①了解图像处理的基本概念和图像处理系统组成,了解数字图像处理的最新

发展方向

②掌握数字图像处理的基础知识,包括图像的数字化技术、数字图像像素间

的关系。了解数字图像的存储文件格式、数字图像的颜色模型。

③掌握数字图像的基本运算,包括各种灰度变换处理、几何运算、代数运算

和其它运算。

④掌握图像增强的基本原理,掌握基于灰度变换的图像增强处理技术、掌握

图像的空域滤波技术和图像的频域增强技术。

⑤理解和掌握图像的傅里叶变换的基本性质,掌握图像频域滤波的基本步骤

和处理函数,掌握图像的低通滤波处理、高通滤波处理和带通滤波处理的

原理和方法。

⑥理解彩色图像模型,掌握不同色彩空间的相互转换技术和方法,实现对伪

彩色图像、全彩色图像的处理,并能将灰度图像处理的理论和方法应用到彩色图像的处理中。

⑦了解图像特征提取的基本概念,掌握图像边缘检测的基本算子,并能使用

这些算子和门限法等进行边缘检测。

⑧能熟练综合使用图像处理的基本原理和方法解决现实中的图像处理问题。

二、教学内容与学时分配

教学模块教学内容教学要求讲授

学时

实验实

践学时

自主

学时

绪论1、数字图像处理及其特点

2、数字图像处理的目的和

主要内容

3、图像工程与相关学科

3、数字图像处理系统

4、数字图像处理的应用

5、数字图像处理发展方向

理解图像、数字图像等基本概念、

了解数字图像处理系统组成、了解

数字图像的基本应用,了解图像的

最新发展方向

2 0 0

数字图像处理基础1、图像数字化技术

2、数字图像类型

3、图像文件格式

4、色度学基础与颜色模型

掌握图像数字化技术、了解图像的

类型和图像存储文件格式,了解彩

色图像的颜色模型

2 0 0

Matlab处理

基础1、Matlab简介

2、Matlab数据类型

3、Matlab程序设计基础

4、Matlab变量和函数设计

5、Matlab矩阵运算

6、Matlab数学运算

7、Matlab绘图基础

8、Matlab图像处理函数

了解Matlab软件的基本知识,重

点掌握Matlab的数据的矩阵表

示、处理、了解Matlab的基本运

算函数,掌握图像在Matlab中的

存储和提取。

3 4 0

数字图像的基本运算1、灰度反转

2、对数变换

3、灰度直方图

4、图像的平移、旋转、镜

像运算

5、图像的代数运算

6、图像的几何运算

7、图像的其它运算

掌握图像的整体处理的各种运算

公式,并能通过程序实现各种图像

处理运算

3 6 0

图像增强1、图像增强的概念

2、点运算的增强

3、图像的灰度直方图增强

4、图像的灰度规定化增强

5、空域滤波增强

6、图像的锐化增强

7、基于频域变换的增强

了解图像增强处理的基本概念,掌

握基于点运算的图像增强技术;掌

握基于直方图的图像增强技术;掌

握空域图像锐化算子,了解频域图

像增强的基本方法

5 6 0

图像频域处

理1、傅里叶变换及其性质

2、图像的傅里叶变换性质

3、图像的频域滤波的一般

步骤及处理函数

4、图像的低通滤波

5、图像的高通滤波

6、图像的带通/带阻滤波

了解Fourier变换及图像

Fourier变换的基本性质,了

解图像频域滤波处理的一般

步骤,掌握图像的低通、高

通滤波处理,了解图像的带

通滤波处理的基本方法。

5 2 0

彩色图像处

理1、彩色基础

2、图像色彩空间及相互转

3、伪彩色图像处理

4、全彩色图像处理

5、彩色图像增强

6、彩色图像平滑和锐化处

了解彩色图像的基本概念和

基本的色彩标准;掌握不同

色彩空间下图像的相互转

换;掌握利用前面的图像增

强、滤波处理技术来对彩色

图像进行各种处理。

4 6 0

图像特征提取及分析1、特征提取基础

2、门限法

3、边缘检测的数学基础

4、边缘检测的基本算子

了解图像特征提取的基本数

学基础,能通过门限法、边

缘检测算子检测图像的边缘

特征,介绍一些最新的图像

特征提取方法。

4 4 0

图像复原1、图像复原的概念

2、图像去噪(均值去噪、

中值去噪)

3、图像的退化模型

4、图像的空间复原

5、图像的频域复原

6、图像的修复示例

了解图像退化原因,了解图

像复原的空域和频域复原的

基本技术,掌握各种基本的

去噪算法。

4 4 0

说明:

1、教学内容可根据专业支撑、专业发展方向、学生情况以及数字图像处理技术的发展作适当增减。

2、如果课程采用OpenCV、Visual C++、OpenGL等数字图像处理软件教学时,请将Matlab 的相关内容修改为指定的处理软件即可。如果之前已单独开设了相应的数字图像处理软件课程,则将这部分内容去掉,增加其它图像处理内容(如: 图像压缩和编码、形态学图像处理等内容)。

三、教学方法与手段

采用多媒体授课形式,通过多媒体授课,可以使学生对具体的操作有一个形象的认识,在授课过程中,采用具体的实例教学,使学生能够对数字图像的算法有更详细的了解。

本课程采用多媒体教学为主、网络教学辅助系统进行任务驱动教学。通过任务驱动网络教学辅助系统,将丰富的教学资源放在网络上,通过网络进行作品提交、交流,对学生学习课题进行设计、对学习过程中进行组织与管理、以及对学习成果进行评价和实施, 构建高效的“任务驱动”教学模式。使学生在网络条件下成为自主学习的探索者、知识建构的主体,而教师应成为学生学习的组织者、导航者和“主持人”。在学习的过程中采用以学生为中心,注重教师的引导和多种媒体教学资源的整合利用,使学生在这种知识蕴含丰富的学习环境下学习可以取得较好的学习效果和较高的学习质量。

四、课程考核方式

本课程成绩考核以期末考试成绩和平时综合成绩综合而定,其中期末成绩占50%,平时综合成绩占50%(实验和作业成绩占40%,考勤占10%)。

(1)过程考核(占课程成绩的50%):

过程考核主要考核课堂出勤及课堂表现、实验和作业,占课程成绩的50%,建议:考勤考核占10%,平时作业和实验综合占40%,也可根据情况进行调整。

(2)期末考核(占课程成绩的50%):

期末考试建议采用技能考试,满分100分,占课程成绩的50%。

五、其他

(一)作业及自主学习要求

本课程的作业次数不少于4次。要求每一次作业都能实现一个完整的作品,学生做起来兴趣比较高,在完成规定内容的基础上,可个人创作拓展性、提高性作品,以针对不同的学生能够进行个性化练习。

在学习该课程时,一定要注意程序设计、算法分析和数字图像相关处理知识的综合使用,只有通过编程才能更好地理解数字图像处理的相关算法,并应用到实际工程环境中。

(二)课程资源

1、建议教材

[1] 李俊山, 李旭辉. 数字图像处理(第2版). 清华大学出版社, 2007

[2] Gonzalez R C, Woods R W. 数字图像处理(第2版). 电子工业出版社, 2003

2、主要参考书

[1] 阮秋琦. 数字图像处理. 电子工业出版社, 2004

[2]章毓晋. 图像处理和分析. 清华大学出版社, 2003

[3]张铮, 王艳平, 薛桂香. 数字图像处理与机器视觉Visual C与Matlab 实现. 人民邮电出版社, 2012

[4]张铮、薛桂香、顾泽苍。数字图像处理与机器视觉.人民邮电出版社, 2010

[5]Milan Sonka.图像处理、分析与机器视觉(第3版). 清华大学出版社,2014

[6]Jurjen Broeke. Image Processing and Analysis. Packt Publishing, 2015

3、课外学习资源

[1] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/coursestatic/course_2523.html【山东大学国家级精品课程】

[2] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/faculty/lpxu/【西安电子科技大学精品课程】

[3] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/course/1612.html【清华大学公开课堂】

[4] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/university/ligong/14898/【加州大学伯克利分校开放课程】

[5] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/course/1613.html【同济大学公开课堂】

[6] https://www.360docs.net/doc/677797717.html,/products.asp?id=4472【电子科技大学】

大纲修改人:陈庆利

教研室主任审核:黄果

教学院分管领导审核:苏炳均

修订日期:2017年11月16日

数字图像处理实验1

实验一 实验内容和步骤 练习图像的读取、显示和保存图像数据,步骤如下: (1)使用命令figure(1)开辟一个显示窗口 (2)读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内显示、二值图像和灰度图像,注上文字标题。 (3)保存转换后的灰度图像和二值图像 (4)在同一个窗口显示转换后的灰度图像的直方图 I=imread('BaboonRGB.bmp'); figure,imshow(I); I_gray=rgb2gray(I); figure,imshow(I_gray); I_2bw=Im2bw(I_gray); figure,imshow(I_2bw); subplot(1,3,1),imshow(I),title('RGB图像'); subplot(1,3,2),imshow(I_gray),title('灰度图像'); subplot(1,3,3),imshow(I_2bw),title('二值图像'); imwrite(I_gray,'Baboongray.png'); imwrite(I_2bw,'Baboon2bw.tif'); figure;imhist(I_gray);

RGB 图 像灰度图 像二值图 像 050100150200250 500 1000 1500 2000 2500 3000

(5)将原RGB 图像的R 、G 、B 三个分量图像显示在figure(2)中,观察对比它们的特点,体会不同颜色所对应的R 、G 、B 分量的不同之处。 [A_RGB,MAP]=imread('BaboonRGB.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(A_RGB),title('RGB'); subplot(2,2,2),imshow(A_RGB(:,:,1)),title('R'); subplot(2,2,3),imshow(A_RGB(:,:,2)),title('G'); subplot(2,2,4),imshow(A_RGB(:,:,3)),title('B'); (6)将图像放大1.5倍,插值方法使用三种不同方法,在figure(3)中显示放大后的图像,比较不同插值方法的结果有什么不同。将图像放大到其它倍数,重复实验;A=imread('BaboonRGB.bmp'); figure(3),imshow(A),title('原图像'); B=imresize(A,1.5,'nearest'); figure(4),imshow(B),title('最邻近法') C=imresize(A,1.5,'bilinear'); ; figure(5),imshow(C),title('双线性插值'); D=imresize(A,1.5,'bicubic'); figure(6),imshow(D),title('双三次插值 '); RGB R G B

数字图像处理知

数字图像处理知识点总结

数字图像处理知识点总结 第一章导论 1.图像:对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真。 2.图像分类:按可见性(可见图像、不可见图像),按波段数(单波段、多波段、超波段), 按空间坐标和亮度的连续性(模拟和数字)。3.图像处理:对图像进行一系列操作,以到达预期目的的技术。 4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。 5.图像处理五个模块:采集、显示、存储、通信、处理和分析。 第二章数字图像处理的基本概念 6.模拟图像的表示:f(x,y)=i(x,y)×r(x,y),照度分量0

称为采样。采样间隔和采样孔径的大小是两个 很重要的参数。采样方式:有缝、无缝和重叠。 9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。 10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级(或灰度值或灰度)。 11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。 12.采样间隔对图像质量的影响:一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分 辨率低,质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率高,图像质量好,但数据量大。13.量化等级对图像质量的影响:量化等级越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图 像质量好,但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富,灰度分辨率低,会出现假轮廓现象,图像质量变差,但数据量小。但在极少数情况下对固定图像大小时,减少灰度级能改善质量,产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。例如对细节比较丰富的图像数字化。

五年级语文教学大纲

五年级语文下册教学大纲 一.汉语拼音 1.巩固汉语拼音,能利用汉语拼音帮助识字、学习普通话。 二.识字、写字 2.学会常用汉字250个左右。能独立识字。自觉地纠正错别字。 3.能比较熟练地查字典,初步养成使用字典的习惯。 4.学过的词语能正确读、写,大部分会用。继续培养辨析词语的能力。注意积累词语。 5.能比较熟练地用钢笔写字,写得正确、端正、整洁,行款符合要求。学习用毛笔临帖,写得匀称,纸面干净。 三.听话、说话 6.能听懂程度适合的讲话和广播,理解主要内容。 7.能从听话中吸收知识,丰富词汇。 8.能用普通话清楚明白地讲述一件事。讨论问题能讲清自己的意思。能简要地复述课文。 9.养成先想后说的习惯。说话有礼貌。 四.阅读 10.能正确、流利、有感情地朗读课文。能表达课文的思想感情。能背诵指定的课文。 11.能按要求默读课文,理解主要内容,有一定的速度。 12.能理解含义较深的词句或结构比较复杂的句子。能抓住重点词、句、段,深入理解课文内容。 13.能了解段与段、段与篇之间的联系,能给课文分段、归纳段落大意和课文的主要内容。学习概括中心思想。 14.学习课文是怎样观察事物、用词造句、连句成段、连段成篇的。

15.继续学习预习课文。能自学生字词,初步了解课文内容,提出疑难问题,初步养成预习的习惯。 16.能阅读少年儿童读物,了解主要内容。 五.作文 17.能用学过的部分词语写句子。 18.观察事物能抓住重点,并适当展开想象。初步养成观察周围事物的习惯。练习按要求或自拟题目作文。学习编写作文提纲。能写有中心、有条理、有真情实感的简单记叙文。学写表扬稿和简单的建议书。 19.学习使用书名号、省略号。认识破折号。 20.学习从内容、词句、标点等方面修改自己的作文 (注:文档可能无法思考全面,请浏览后下载,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注)

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告 实验一数字图像基本操作及灰度调整 一、实验目的 1)掌握读、写图像的基本方法。 2)掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。 3)理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。 4)掌握绘制灰度直方图的方法,理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方 法。 二、实验内容与要求 1.熟悉MATLAB语言中对图像数据读取,显示等基本函数 特别需要熟悉下列命令:熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot()函数、Figure()函数。 1)将MATLAB目录下work文件夹中的forest.tif图像文件读出.用到imread, imfinfo 等文件,观察一下图像数据,了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来(用imshow)。尝试修改map颜色矩阵的值,再将图像显示出来,观察图像颜色的变化。 2)将MATLAB目录下work文件夹中的b747.jpg图像文件读出,用rgb2gray() 将其 转化为灰度图像,记为变量B。 2.图像灰度变换处理在图像增强的作用 读入不同情况的图像,请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换,比较相应的处理效果。 3.绘制图像灰度直方图的方法,对图像进行均衡化处理 请自己编程和调用Matlab函数完成如下实验。 1)显示B的图像及灰度直方图,可以发现其灰度值集中在一段区域,用 imadjust函 数将它的灰度值调整到[0,1]之间,并观察调整后的图像与原图像的差别,调整后的灰

度直方图与原灰度直方图的区别。 2) 对B 进行直方图均衡化处理,试比较与源图的异同。 3) 对B 进行如图所示的分段线形变换处理,试比较与直方图均衡化处理的异同。 图1.1 分段线性变换函数 三、实验原理与算法分析 1. 灰度变换 灰度变换是图像增强的一种重要手段,它常用于改变图象的灰度范围及分布,是图象数字化及图象显示的重要工具。 1) 图像反转 灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得 r L s --=1 2) 对数运算:有时原图的动态范围太大,超出某些显示设备的允许动态范围, 如直接使用原图,则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩,如对数变换: s = c log(1 + r ),c 为常数,r ≥ 0 3) 幂次变换: 0,0,≥≥=γγc cr s 4) 对比拉伸:在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象,常常要求 局部扩展拉伸某一范围的灰度值,或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理,即分段线性拉伸: 其对应的数学表达式为:

数字图像处理

院系:计算机科学学院 专业:计算机科学与技术 年级: 09级 课程名称:数字图像处理 组号: 25组 指导教师:孙阳光 学号: 姓名: 2012 年 6 月 13 日

年 级 班号学号 专 业 姓名实 验名称MATLAB图像处理编程基础 实验 类型 设计型综合型创新型 √ 实验目的或要求加深对数字图像处理理论课程的理解,进一步熟悉数字图像处理课程的相关算法和原理选择一副图像,叠加椒盐噪声,分别用邻域平均法和中值滤波法对该图像进行滤波,显示滤波后的图像,比较和分析各滤波器的效果。 选择一副图像,叠加零均值高斯噪声,设计一种处理方法,既能去噪声,又能保持边缘清晰。

实验原理(算法流程图或者含注释的源代码)二、算法原理 平滑滤波器用滤波模板确定的领域内象素的平均灰度值去代替图像中的每一个像素点的值,这种处理减少了图像灰度的“尖锐”变化,常称为邻域平均法。邻域平均法有力地抑制了噪声,同时也引起了模糊,模糊程度与邻域半径成正比。 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值.中值滤波法对消除椒盐噪音非常有效。 图像平滑往往使图像中的边界、轮廓变得模糊,为了减少这类不利效果的影响,这就需要利用图像锐化技术,使图像的边缘变的清晰。图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变的清晰。 三、Matlab代码 1: I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = filter2(fspecial('average', 3), J); k2 = filter2(fspecial('average', 5), J); k3 = filter2(fspecial('average', 7), J); k4 = filter2(fspecial('average', 9), J); subplot(233); imshow(uint8(k1));title('3×3模板平滑滤波'); subplot(234); imshow(uint8(k2));title('5×5模板平滑滤波'); subplot(235); imshow(uint8(k3));title('7×7模板平滑滤波'); subplot(236); imshow(uint8(k4));title('9×9模板平滑滤波'); I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(231); imshow(I);title('原图象'); subplot(232); imshow(J);title('添加椒盐噪声图象'); k1 = medfilt2(J); k2 = medfilt2(J,[5,5]); k3 = medfilt2(J,[7,7]); k4 = medfilt2(J,[9,9]); subplot(233); imshow(k1);title('3×3模板中值滤波'); subplot(234); imshow(k2);title('5×5模板中值滤波'); subplot(235); imshow(k3);title('7×7模板中值滤波'); subplot(236); imshow(k4);title('9×9模板中值滤波');

数字图像处理实验 实验二

实验二MATLAB图像运算一、实验目的 1.了解图像的算术运算在数字图像处理中的初步应用。 2.体会图像算术运算处理的过程和处理前后图像的变化。 二、实验步骤 1.图像的加法运算-imadd 对于两个图像f x,y和 (x,y)的均值有: g x,y=1 f x,y+ 1 (x,y) 推广这个公式为: g x,y=αf x,y+β (x,y) 其中,α+β=1。这样就可以得到各种图像合成的效果,也可以用于两张图像的衔接。说明:两个示例图像保存在默认路径下,文件名分别为'rice.png'和'cameraman.tif',要求实现下图所示结果。 代码: I1 = imread('rice.png'); I2 = imread('cameraman.tif'); I3 = imadd(I1, I2,'uint8'); I4 = imadd(I1, I2,'uint16'); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???1'); subplot(2, 2, 2), imshow(I2), title('?-ê?í???2'); subplot(2, 2, 3), imshow(I3), title('8??í?????ê?'); subplot(2, 2, 4), imshow(I4), title('16??í?????ê?'); 结果截图:

2.图像的减法运算-imsubtract 说明: 背景图像可通过膨胀算法得到background = imopen(I,strel('disk',15));,要求实现下图所示结果。 示例代码如下: I1 = imread('rice.png'); background = imerode(I1, strel('disk', 15)); rice2 = imsubtract(I1, background); subplot(2, 2, 1), imshow(I1), title('?-ê?í???'); subplot(2, 2, 2), imshow(background), title('±3?°í???'); subplot(2, 2, 3), imshow(rice2), title('′|àíoóμ?í???'); 结果截图: 3.图像的乘法运算-immultiply

小学五年级语文教学大纲

小学五年级语文教学大纲 小学五年级语文教学大纲 汉语拼音 1.巩固汉语拼音,能利用汉语拼音帮助识字、学习普通话。 识字、写字 2.学会常用汉字250个左右。能独立识字。自觉地纠正错别字。 3.能比较熟练地查字典,初步养成使用字典的习惯。 4.学过的词语能正确读、写,大部分会用。继续培养辨析词语的能力。注意积累词语。 5.能比较熟练地用钢笔写字,写得正确、端正、整洁,行款符合要求。学习用毛笔临帖,写得匀称,纸面干净。 听话、说话 6.能听懂程度适合的讲话和广播,理解主要内容。 7.能从听话中吸收知识,丰富词汇。 8.能用普通话清楚明白地讲述一件事。讨论问题能讲清自己的意思。能简要地复述课文。 9.养成先想后说的习惯。说话有礼貌。 阅读 10.能正确、流利、有感情地朗读课文。能表达课文的思想感情。能背诵指定的课文。 11.能按要求默读课文,理解主要内容,有一定的速度。 12.能理解含义较深的词句或结构比较复杂的句子。能抓住重点词、句、段,深入理解课文内容。 13.能了解段与段、段与篇之间的联系,能给课文分段、归纳段落大意和课文的主要内容。学习概括中心思想。 14.学习课文是怎样观察事物、用词造句、连句成段、连段成篇的。 15.继续学习预习课文。能自学生字词,初步了解课文内容,提出疑难问题,初步养成预习的习惯。 16.能阅读少年儿童读物,了解主要内容。 作文 17.能用学过的部分词语写句子。 18.观察事物能抓住重点,并适当展开想象。初步养成观察周围事物的习惯。练习按要求或自拟题目作文。学习编写作文提纲。能写有中心、有条理、有真情实感的简单记叙文。学写表扬稿和简单的建议书。 19.学习使用书名号、省略号。认识破折号。

数字图像处理

信息工程学院实验报告 课程名称:数字图像处理 实验项目名称:数字图像处理的基础实验时间:班级:姓名:学号: 实验目的: 1.通过本次实验熟悉matlab语言 2.学会对图像的放大缩小处理 实验环境: Matlab软件 实验内容及过程: 1.数字图像采样过程 (1)实现图像4倍、16倍的减采样(缩小) 最简单的是减小一半,这样只需取原图的偶(奇)数行和偶(奇)数列构成新的图像。 (2)实现图像4倍、16倍的增采样(放大) 如果需要将原图像放大k*k倍,则将一个像素值添在新图像的k*k的子块中。 注意:减采样或者增采样过程可以使用灰度图像或者彩色图像。编程时候要特别注意灰度图像的数据是2维的,彩色图像的数据是3维的。 2. 数字图像灰度级变换过程 (1)将一幅彩色图像转换为256级灰度图像; (2)将一幅256级灰度图像分别转换为64级、16级、8级、2级灰度图像。 实验结果及分析:

1.数字图像采样过程 (1)实现图像4倍、16倍的减采样(缩小)设计程序 function Iw = resample(I,m) [a,b] = size(I); aa = floor(a/m); bb = floor(b/m); Iw=zeros(aa,bb); for i=1:aa for j=1:bb Iw(i,j)=I(m*(i-1)+1,m*(j-1)+1); end end Iw=uint8(Iw); clc;clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample(I,m); imshow(I); imshow(Iw); n=16; Iw2=resample(I,n); figure:imshow(Iw2); figure:imshow(I); 实验结果 (2)实现图像4倍、16倍的增采样(放大) function Iw = resample2(I,m) [a,b] = size(I); for i=1:a for j=1:b Iw(m*i,m*j)=I(i,j); end end Iw=uint8(Iw);clc; clear; close all; I=imread('cameraman.tif'); m=4; Iw=resample2(I,m); imshow(I); imshow(Iw); figure:imshow(I);

数字图像处理——彩色图像实验报告

6.3实验步骤 (1)对彩色图像的表达和显示 * * * * * * * * * * * *显示彩色立方体* * * * * * * * * * * * * rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方 rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 %* * * * * * * * * *索引图像的显示和转换* * * * * * * * * * f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %rgb图像转换成8色索引图像,不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'nodither'); figure,imshow(X1,map1); %采用抖动方式转换到8色索引图像 [X2,map2]=rgb2ind(f,8,'dither'); figure,imshow(X2,map2); %显示效果要好一些 g=rgb2gray(f); %f转换为灰度图像 g1=dither(g);%将灰色图像经过抖动处理,转换打二值图像figure,imshow(g);%显示灰度图像 figure,imshow(g1);%显示抖动处理后的二值图像 程序运行结果:

彩色立方体原图 不采用抖动方式转换到8色索引图像采用抖动方式转换到8色索引图像 灰度图像抖动处理后的二值图像

(2)彩色空间转换 f=imread('D:\Picture\Fig0604(a)(iris).tif'); figure,imshow(f);%f是RGB真彩图像 %转换到NTSC彩色空间 ntsc_image=rgb2ntsc(f); figure,imshow(ntsc_image(:,:,1));%显示亮度信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,2));%显示色差信息figure,imshow(ntsc_image(:,:,3));%显示色差信息 %转换到HIS彩色空间 hsi_image=rgb2hsi(f); figure,imshow(hsi_image(:,:,1));%显示色度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,2)); %显示饱和度信息figure,imshow(hsi_image(:,:,3));%显示亮度信息 程序运行结果: 原图 转换到NTSC彩色空间

小学1--6年级语文教学大纲

小学1--6年级语文教学大纲 小学一年级语文教学大纲 (一)汉语拼音 1.能读准汉语拼音的声母、韵母、声调和整体认读的音节。学会拼音方法,能熟练地拼读音节,有条件的可以逐步做到直呼音节。学读轻声。能利用汉语拼音帮助识字、阅读、学习普通话。 2.能默写声母、韵母并抄写音节,在四线格上写得正确、工整。(二)识字、写字 3.学会常用汉字450个左右。掌握汉字的基本笔画、笔顺规则、间架结构和常用的偏旁部首。 4.能借助汉语拼音读准字音,能按汉字的基本笔画、笔顺、偏旁和结构,分析、记忆字形,能初步理解字义。 5.学过的词语能正确读、写,懂得意思,大部分能在口头语言中运用,一部分能在书面语言中运用。 6.练习用铅笔写字,写得正确、端正、整洁,执笔方法和写字姿势正确。培养良好的写字习惯。 7.会按照田字格里的范字写字。培养写字兴趣。 8.学习使用和保管写字用具。 (三)听话、说话 9.能听懂别人说的一段话和一件简单的事。能听懂老师的提问和同学的回答。 10.听话能集中注意力,不随便插话。 11.学习说普通话。能用完整的语句回答老师提出的问题。看图或观察简单事物后,能说几句意思完整、连贯的话。 12.能当众说话,口齿清楚,声音响亮。学习使用礼貌语言。 (四)阅读 13.学习正确、流利、有感情地朗读课文。要求发音正确,声音响亮,按句逗停顿,不唱读。能背诵指定的课文。 14.能理解课文中的词语和句子。能结合句子理解词语。懂得一句话表达一个完整的意思。 15.认识自然段。了解课文内容。 16.能阅读浅显的注音读物,初步了解内容。 17.读书的姿势正确,养成爱惜书本的良好习惯。 (五)作文 18.能用学过的部分词语写完整、通顺的句子。 19.学习观察简单的图画和事物,练习写句子。 20.学习使用句号、问号。

数字图像处理

数字图像处理 数字图像处理方法的研究源于两个主要应用领域:其一是为了便于人们分析而对图像信息进行改进:其二是为使机器自动理解而对图像数据进行存储、传输及显示。 从图像处理到计算机视觉这个连续的统一体内并没有明确的界线。然而,在这个连续的统一体中可以考虑三种典型的计算处理(即低级、中级和高级处理)来区分其中的各个学科。 低级处理涉及初级操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像尖锐化。低级处理是以输入、输出都是图像为特点的处理。中级处理涉及分割(把图像分为不同区域或目标物)以及缩减对目标物的描述,以使其更适合计算机处理及对不同目标的分类(识别)。中级图像处理是以输入为图像,但输出是从这些图像中提取的特征(如边缘、轮廓及不同物体的标识等)为特点的。最后,高级处理涉及在图像分析中被识别物体的总体理解,以及执行与视觉相关的识别函数(处在连续统一体边缘)等。 图像获取是第一步处理。注意到获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常,图像获取包括如设置比例尺等预处理。 图像增强是数字图像处理最简单和最有吸引力的领域。基本上,增强技术后面的思路是显现那些被模糊了的细节,或简单地突出一幅图像中感兴趣的特征。一个图像增强的例子是增强图像的对比度,使其看起来好一些。应记住,增强是图像处理中非常主观的领域。 图像复原也是改进图像外貌的一个处理领域。然而,不像增强,图像增强是主观的,而图像复原是客观的。在某种意义上说,复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。另一方面,增强以怎样构成好的增强效果这种人的主观偏爱为基础。 彩色图像处理已经成为一个重要领域,因为基于互联网的图像处理应用在不断增长。就使得在彩色模型、数字域的彩色处理方面涵盖了大量基本概念。在后续发展,彩色还是图像中感兴趣特征被提取的基础。 小波是在各种分辨率下描述图像的基础。特别是在应用中,这些理论被用于

数字图像处理实验

《数字图像处理》 实验报告 学院:信息工程学院 专业:电子信息工程 学号: 姓名: 2015年6月18日

目录 实验一图像的读取、存储和显示 (2) 实验二图像直方图分析 (6) 实验三图像的滤波及增强 (15) 实验四噪声图像的复原 (19) 实验五图像的分割与边缘提取 (23) 附录1MATLAB简介 (27)

实验一图像的读取、存储和显示 一、实验目的与要求 1.熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2.熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4.掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5.图像的显示。 二、实验原理 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语,而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如,在RGB彩色系统中,一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此,许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理,方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式,就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样;将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此,当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时,称该图像为数字图像。 三、实验设备 (1) PC计算机 (2) MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) (3) 实验所需要的图片 四、实验内容及步骤 1.利用imread( )函数读取一幅图像,假设其名为flower.tif,存入一个数组中; 2.利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息; 3.利用imshow()函数来显示这幅图像; 4.利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息; 5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件设为flower.jpg语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。 6.同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。 7.用imread()读入图像:Lenna.jpg 和camema.jpg; 8.用imfinfo()获取图像Lenna.jpg和camema.jpg 的大小;

数字图像处理基础知识总结

第一章数字图像处理概论 *图像是对客观存在对象的一种相似性的、生动性的描述或写真。 *模拟图像 空间坐标和明暗程度都是连续变化的、计算机无法直接处理的图像 *数字图像 空间坐标和灰度均不连续的、用离散的数字(一般整数)表示的图像(计算机能处理)。是图像的数字表示,像素是其最小的单位。 *数字图像处理(Digital Image Processing) 利用计算机对数字图像进行(去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等)系列操作,从而获得某种预期的结果的技术。(计算机图像处理) *数字图像处理的特点(优势) (1)处理精度高,再现性好。(2)易于控制处理效果。(3)处理的多样性。(4)图像数据量庞大。(5)图像处理技术综合性强。 *数字图像处理的目的 (1)提高图像的视感质量,以达到赏心悦目的目的 a.去除图像中的噪声; b.改变图像的亮度、颜色; c.增强图像中的某些成份、抑制某些成份; d.对图像进行几何变换等,达到艺术效果; (2)提取图像中所包含的某些特征或特殊信息。 a.模式识别、计算机视觉的预处理 (3)对图像数据进行变换、编码和压缩,以便于图像的存储和传输。 **数字图像处理的主要研究内容 (1)图像的数字化 a.如何将一幅光学图像表示成一组数字,既不失真又便于计算机分析处理 b.主要包括的是图像的采样与量化 (2*)图像的增强 a.加强图像的有用信息,消弱干扰和噪声 (3)图像的恢复 a.把退化、模糊了的图像复原。模糊的原因有许多种,最常见的有运动模糊,散焦模糊等(4*)图像的编码 a.简化图像的表示,压缩表示图像的数据,以便于存储和传输。 (5)图像的重建 a.由二维图像重建三维图像(如CT) (6)图像的分析 a.对图像中的不同对象进行分割、分类、识别和描述、解释。 (7)图像分割与特征提取 a.图像分割是指将一幅图像的区域根据分析对象进行分割。 b.图像的特征提取包括了形状特征、纹理特征、颜色特征等。 (8)图像隐藏 a.是指媒体信息的相互隐藏。 b.数字水印。 c.图像的信息伪装。 (9)图像通信

数字图像处理

实验名称:图像分割 所属课程:《数字图像处理》 实验类型:验证性实验 实验类别:专业 实验学时:3 一、实验目的 1.使用MatLab 软件进行图像的分割。 2.通过实验体会一些主要的分割算子对图像处理的效果。 3.探索各种因素对分割效果的影响。 二、实验原理及过程 1.实验背景 在对图像的研究和应用中,人们往往只对图像中的某些部分感兴趣,这些部分通常称为目标或者前景(其他不感兴趣的部分称为背景)。为了分析和辨识目标,需要将它们从背景中提取出来。从图像中提取目标的技术和过程就称为图像分割。图像分割是图像处理中一类重要的研究内容,其目的是把图像分成一些有意义、互不重叠的区域,分割结果的优劣将直接影响图像的后续处理。 作为图像分析、理解的基础,图像分割在诸多领域具有广泛的应用,例如基于内容的 图像检索、机器视觉、文字识别、指纹识别,以及生物医学图像处理方面的病变检测和识别,军事图像处理方面的地形匹配与目标制导,工业图像处理方面的无损探伤和非接触式检测等。另外,图像分割技术也已用于图像压缩编码,近年来发展起来的基于内容的视频编码(如MPEG-4)同样离不开图像分割的结果。 2.实验设计指标 ?能够自行评价各主要算子在无噪声条件下和噪声条件下的分割性能。 ?能够掌握分割条件(阈值等)的选择。 ?完成规定图像的处理并要求正确评价处理结果 ?能够从理论上作出合理的解释。 3.实验要求(设计要求)

(1)使用Roberts 算子的图像分割实验 调入并显示图像;使用Roberts 算子对图像进行边缘检测处理; Roberts 算子为一对模板: 相应的矩阵为:rh = [0 1;-1 0]; rv = [1 0;0 -1];这里的rh 为水平Roberts 算子,rv为垂直Roberts 算子。分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果;用“欧几里德距离”和“街区距离”方式计算梯度的模,并显示检测结果;对于检测结果进行二值化处理,并显示处理结果; 注意: ?先做检测结果的直方图,参考直方图中灰度的分布尝试确定阈值。 ?应反复调节阈值的大小,直至二值化的效果最为满意为止。 ?分别显示处理后的水平边界和垂直边界检测结果。 ?将处理结果转化为“白底黑线条”的方式。 ?给图像加上零均值的高斯噪声;对于噪声图像重复步骤b~f。 (2)使用Prewitt 算子的图像分割实验 使用Prewitt 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (3)使用Sobel 算子的图像分割实验 使用Sobel 算子进行内容(1)中的全部步骤。 (4)使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子的图像分割实验 使用LoG (拉普拉斯-高斯)算子进行内容(1)中的全部步骤。提示: ?处理后可以直接显示处理结果,无须另外计算梯度的模。 ?注意调节噪声的强度以及LoG (拉普拉斯-高斯)算子的参数,观察处理结果。 (5) 打印全部结果并进行小组讨论。 4.实验(设计)仪器设备和材料清单 ?PC计算机 ?MatLab软件/语言包括图像处理工具箱(Image Processing Toolbox) ?实验所需要的图片 5.实验源代码: ?Roberts 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子的图像分割实验 I=imread('F:\matlab作业\1.jpg'); %读取图像 I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度 I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰色图

数字图像处理实验一

数字图像处理—实验一 一.实验内容: 图像灰度变换 二.实验目的: 学会用Matlab软件对图像灰度进行变换;感受各种不同的灰度变换方法对最终图像效果的影响。 三.实验步骤: 1.获取实验用图像:rice.jpg. 使用imread函数将图像读入Matlab。 程序: clc;clear; figure; subplot(4,4,1); i = imread('rice.png'); i = im2double(i); imshow(i);title('1'); 2.产生灰度变换函数T1,使得: 0.3r r < 0.35 s = 0.105 + 2.6333(r – 0.35) 0.35 ≤r ≤0.65

1 + 0.3(r – 1) r > 0.65 用T1对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite函数保存处理后的新图像。程序: subplot(4,4,2); r=[0:0.001:1]; s=[r<0.35].*r*0.3+[r<=0.65].*[r>=0.35].*(0.105+2.6333*(r-0.35))+[r>0.65].*(1 +0.3*(r-1)); plot(r,s);title('2p'); subplot(4,4,3); T1=[i<0.35].*i*0.3+[i<=0.65].*[i>=0.35].*(0.105+2.6333*(i-0.35))+[i>0.65].*( 1+0.3*(i-1)); imshow(T1);title('2i'); imwrite(T1,'rice_T1.jpg','jpg');

3.产生灰度变换函数T2,使得: 用T2对原图像rice.jpg进行处理,使用imwrite保存处理后的新图像。 %3 subplot(4,4,4); r = [0:0.001:1];

数字图像处理试题及答案

一、填空题(每题1分,共15分) 1、列举数字图像处理的三个应用领域 医学 、天文学 、 军事 2、存储一幅大小为10241024?,256个灰度级的图像,需要 8M bit 。 3、亮度鉴别实验表明,韦伯比越大,则亮度鉴别能力越 差 。 4、直方图均衡化适用于增强直方图呈 尖峰 分布的图像。 5、依据图像的保真度,图像压缩可分为 无损压缩 和 有损压缩 6、图像压缩是建立在图像存在 编码冗余 、 像素间冗余 、 心理视觉冗余 三种冗余基础上。 7、对于彩色图像,通常用以区别颜色的特性是 色调 、 饱和度 亮度 。 8、对于拉普拉斯算子运算过程中图像出现负值的情况,写出一种标定方法: m i n m a x m i ((,))*255/()g x y g g g -- 二、选择题(每题2分,共20分) 1、采用幂次变换进行灰度变换时,当幂次取大于1时,该变换是针对如下哪一类图像进行增强。 ( B ) A 图像整体偏暗 B 图像整体偏亮 C 图像细节淹没在暗背景中 D 图像同时存在过亮和过暗背景 2、图像灰度方差说明了图像哪一个属性。( B ) A 平均灰度 B 图像对比度 C 图像整体亮度 D 图像细节 3、计算机显示器主要采用哪一种彩色模型( A ) A 、RG B B 、CMY 或CMYK C 、HSI D 、HSV 4、采用模板[-1 1]T 主要检测( A )方向的边缘。 A.水平 B.45? C.垂直 D.135? 5、下列算法中属于图象锐化处理的是:( C ) A.低通滤波 B.加权平均法 C.高通滤波 D. 中值滤波 6、维纳滤波器通常用于( C ) A 、去噪 B 、减小图像动态范围 C 、复原图像 D 、平滑图像 7、彩色图像增强时, C 处理可以采用RGB 彩色模型。 A. 直方图均衡化 B. 同态滤波 C. 加权均值滤波 D. 中值滤波 8、__B__滤波器在对图像复原过程中需要计算噪声功率谱和图像功率谱。 A. 逆滤波 B. 维纳滤波 C. 约束最小二乘滤波 D. 同态滤波 9、高通滤波后的图像通常较暗,为改善这种情况,将高通滤波器的转移函数加上一常数量以便引入 一些低频分量。这样的滤波器叫 B 。 A. 巴特沃斯高通滤波器 B. 高频提升滤波器 C. 高频加强滤波器 D. 理想高通滤波器 10、图象与灰度直方图间的对应关系是 B __ A.一一对应 B.多对一 C.一对多 D.都不 三、判断题(每题1分,共10分)

五年级语文课程纲要

小学五年级《语文(下册)课程纲要》 【一般信息】 ◆课程名称:语文 ◆课程类型:必修 ◆教材来源:人民教育出版社2014年版 ◆适用年级:小学五年级 ◆课时:90课时(义务教育) ◆设计者:隆真真、王会平、张永利/黄店镇打车李小学 背景 语文是最重要的交际工具,是人类文化的重要组成部分,工具性与人文性的统一,是语文课程的基本特点。 小学语文课程应致力于学生语文素养的形成和发展。语文素养是学生学好其他课程的基础,也是学生全面发展和终生发展的基础。语文课程的多重功能和奠基作用,决定了它在九年义务教育阶段的重要性。 目标: 1.在阅读和语言实践中复习巩固已学过的汉字,会写本册要求书写的 150个生字,正确读写“词语盘点”里的“读读写写”中的词语。继续学习用硬笔书写楷书,行款整齐,有一定的速度。学习用毛笔书写楷书,在书写中体会汉字的优美。 2.能借助词典阅读,理解词语在语言环境中的恰当意义,辨别词语的感 情色彩。联系上下文和自己的积累,推想课文中有关词句的意思,体会其表达效果。 3.继续学习用普通话正确、流利、有感情地朗读课文,注意联系情感积 累和知识积累,在读中理解内容、体会感情,在体悟中促进朗读表达。继续练习默读,养成一边默读,一边思考的习惯,默读后有自己的感受,并能对不理解的地方提出疑问。有一定的速度,默读一般读物每分钟不少于300字。 4.在阅读中根据课文内容及文体特点,利用导语、课后题或其他方法,

抓住文章的主要内容或要点;学习抓住关键词句、重点句段理解课文内容,能联系自己的生活经验,入情入境地朗读课文,体会课文表达的思想感情。 5.在阅读中能抓住关键词句,揣摩文章的表达顺序(时间顺序、事情发展顺序、倒叙、插叙等),初步领悟文章基本的表达方法(如前后照应、首尾连贯、表达的顺序,借景抒情、叙事抒情,详略得当,修辞方法,对比等写法,以及标点符号的特殊用法等),发现语言表表达的特点(体会观察细致和表达生动、用词准确、借物喻人、表达的丰富内涵、怎样把内容写具体、寄情于物的方法)并能在交流和讨论中,敢于提出自己的看法,说出自己的感受,做出自己的判断,有自己的见解。 6.认识其他课文文体和语体(文言文、近代白话文、剧本、相声),了解文体的特点及语言风格。 7.诵读优秀诗文,能背诵教材规定的优秀古诗词、课文,及课外积累的精彩句段最少20篇(段)。 8.学习浏览,能根据需要搜集信息。有阅读的兴趣,利用图书馆、网络等信息渠道尝试进行探究性阅读。扩展自己的阅读面,课外阅读总量不少于25万字。 9.养成留心观察周围事物的习惯,有意识地丰富自己的见闻,珍视个人的独特感受,积累习作素材。能根据表达和交流的需要写作。能写简单的记实作文和想象作文,内容具体,感情真实;并能根据习作内容表达的需要,分段表述,正确使用常用的标点符号。课内习作7次,3次小练笔,40分钟能完成400字左右的习作。学写书信、发言稿、活动计划、活动总结、研究报告、等常见的应用文。会根据提供的材料进行缩写,根据图画内容发挥想像进行作文。能修改自己的习作,主动与他人交换修改,做到语句通顺,行款正确,书写规范、整洁。 10.乐于与人交流,积极参与讨论,敢于发表自己的意见;听人说话能认真倾听,能抓住要点,并简要转述;能根据交流的主题、对象和场合,结合自己了解的材料、思考,稍做准备,做简单的发言;表达意思清楚,有条

数字图像处理实验报告

目录 实验一:数字图像的基本处理操作 (4) :实验目的 (4) :实验任务和要求 (4) :实验步骤和结果 (5) :结果分析 (8) 实验二:图像的灰度变换和直方图变换 (9) :实验目的 (9) :实验任务和要求 (9) :实验步骤和结果 (9) :结果分析 (13) 实验三:图像的平滑处理 (14) :实验目的 (14) :实验任务和要求 (14) :实验步骤和结果 (14) :结果分析 (18) 实验四:图像的锐化处理 (19) :实验目的 (19) :实验任务和要求 (19) :实验步骤和结果 (19) :结果分析 (21)

实验一:数字图像的基本处理操作 :实验目的 1、熟悉并掌握MATLAB、PHOTOSHOP等工具的使用; 2、实现图像的读取、显示、代数运算和简单变换。 3、熟悉及掌握图像的傅里叶变换原理及性质,实现图像的傅里叶变换。:实验任务和要求 1.读入一幅RGB图像,变换为灰度图像和二值图像,并在同一个窗口内分 成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像,注上文字标题。 2.对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作,在同一个窗口内分成五个子窗口来分 别显示,注上文字标题。 3.对一幅图像进行平移,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里叶变换, 显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与平移后傅里叶频谱的对应关系。 4.对一幅图像进行旋转,显示原始图像与处理后图像,分别对其进行傅里 叶变换,显示变换后结果,分析原图的傅里叶谱与旋转后傅里叶频谱的 对应关系。 :实验步骤和结果 1.对实验任务1的实现代码如下: a=imread('d:\'); i=rgb2gray(a); I=im2bw(a,; subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); subplot(1,3,2);imshow(i);title('灰度图像'); subplot(1,3,3);imshow(I);title('二值图像'); subplot(1,3,1);imshow(a);title('原图像'); 结果如图所示:

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